Studio e validazione di un approccio stocastico per la stima del controllo motorio subottimo

Negli ultimi decenni, in campo biomeccanico si è posta un’attenzione particolare al tema del controllo motorio, cioè l’insieme dei processi che regolano il controllo del movimento. In particolare, il controllo motorio ottimo è il controllo messo in atto da persone adulte e sane, il cui sistema nervoso centrale adotta strategie di attivazione muscolare che minimizzano certe funzioni costo. Per le persone affette da disordini neuromuscolari, tuttavia, si parla di controllo motorio sub-ottimo, un controllo che non segue nessun criterio particolare poiché è altamente variabile a seconda della specifica patologia o trauma subito. L’obiettivo di questo elaborato è stato studiare e validare il funzionamento del tool Myobolica, uno strumento che modella il controllo subottimo secondo un approccio stocastico: il controllo è considerato un processo stocastico, e grazie all’algoritmo di Markov Chain Monte Carlo vengono campionate n possibili configurazioni muscolari che rispettano la cinematica, la dinamica e i vincoli imposti sul modello in esame. Utilizzando il dataset della Knee Grand Challenge, sono stati studiati quattro soggetti (KGC3, KGC4, KGC5 e KGC6) di cui si sono ereditati i modelli muscoloscheletrici e i relativi dati di movimento e di forza ottenuti sui trials di camminata effettuati. Dopo l’esecuzione di simulazioni preliminari in OpenSim, sono state eseguite 19 simulazioni su Myobolica (una per ogni trial di ogni soggetto). Dai risultati ottenuti, elaborati e graficati su MATLAB, sono state formulate considerazioni e comparazioni utili all’obiettivo di questo studio. Infine, sono state eseguite ulteriori simulazioni volte a indagare l’effetto di alcuni parametri che il tool utilizza. Questo lavoro ha permesso di approfondire la conoscenza sul funzionamento di Myobolica, attraverso una validazione preliminare su più soggetti che ha mostrato le potenzialità del tool, evidenziando però la necessità di ulteriori test.